BAVQ压缩算法应用于SAR原始数据压缩——最佳矢量维数的选择方法

BAVQ压缩算法较BAQ算法有更好的压缩性能,但其应用于实际存在一个主要的制约因素就是算法复杂度。而矢量量化所用的矢量维数是影响算法复杂度的关键因素之一,在分析了VQ量化原理和原始数据相关性特点的基础上,给出了一种有效的最佳矢量维数选择方法。     

针对饱和度全集上SAR原始数据自适应抗饱和BAQ压缩算法

为了解决A／D饱和而导致的传统Block Adaptive Quantization（BAQ）算法性能明显下降问题,提出了A／D后信号标准差的概念,并区别于传统处理方式,提出应用A／D后信号标准差归一化饱和原始数据,推导了适用于工程计算的数据幅度均值与A／D后信号标准差映射曲线。其次,对BAQ算法核心的Lloyd—Max量化器引入了饱和修正项,提出并完整推导了新的抗饱和最优非线性标量量化器,给出其详尽的设计方案。同时,详细分析了工程上应用FPGA实现星上实时编码时的Look—up table设计问题。地面解码时,推导了信号饱和度、A／D峰-峰值、A／D前、后信号标准差以及信号幅度均值五者之间的映射关系,并以此为依据设计功率补偿解码器,补偿A／D饱和而引起的SAR原始数据功率损失。ERS-1实测数据及仿真数据的实验结果表明,当A／D饱和时提出的压缩、解压缩算法性能明显优于BAQ算法。     

基于FPGA的SAR原始数据实时压缩系统设计与实现

文章讨论一种基于FPGA,并采用分块自适应量化(BAQ)算法的SAR原始数据实时压缩处理系统的设计方法,该设计可大大提高实时压缩处理系统的性能,降低数据率,突破卫星下传数据率的限制。BAQ模块内部采用4路并行处理的逻辑结构来计算数据块的统计特性;优化设计量化电平实时计算乘法器资源、量化比较逻辑结构;当I/Q两路采用多模块分时复用模型时,可使整个系统压缩处理能力成倍增加。通过测试表明,BAQ模块的最高运行速度可达到149 MHz,单个模块处理能力已达到1 Gbps以上,其中压缩比8/3时信号失真噪声比(SDNR)大于14 dB。     

抗饱和灵活分数比特率星载SAR原始数据压缩算法

传统Block Adaptive Quantization（BAQ）算法实现时存在两大问题：第一,SAR原始数据饱和时量化信噪比较低;第二,仅能满足整数比特率压缩,不能在多应用和数据率之间提供更多的折中选择．文中针对上述问题,提出一种抗饱和灵活分数比特率压缩算法．该算法对传统Lloyd—Max量化器引入饱和区间修正,使之对饱和Gauss分布信号满足最优非线性标量量化条件;应用自然数量化电平全集的抗饱和最优非线性标量量化器作为分块标量类压缩算法的核心量化器,以满足分数比特率．编码时,针对多样本联合编码以降低编码冗余度．同时,在理论上分析新算法运算量．理论分析和实际SAR系统数据试验结果表明,数据饱和时,文中提出算法的信噪比优于传统BAQ算法。同时,分数比特率拓展了整数比特率的选择范围．新算法较传统BAQ算法而言,运算量增加很小,易于工程实现．     

一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（ＳＡＲ）原始数据在载体进行压缩的方法，原始数据先用分块自适应量化（ＢＡＱ）减小数据动态范围，但不减少量化位数，然后对数据进行小波包正交以变换，根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用汪的位数来表示，处理带宽以外的区域不不再进行编码，用ＢＡＱ编码法对块内频域中的数据进行编码，实验表明所提出的ＷＴ－ＢＡＱ算法优于ＦＦＴ－ＢＡＱ的ＢＡＱ     

使用矢量量化技术压缩SAR原始数据

该文研究基于矢量量化技术的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法，提出了块自适应树型矢量量化（BATSVQ）算法和块自适应球形矢量量化（BASVQ）算法。与块自适应矢量量化（BAVQ）算法相比较，该文提出的算法采用约束型矢量量化技术，能够充分利用SAR原始数据经过自适应块处理后在较小的范围内具有稳定高斯分布的特性。采用以上算法对SAR实测数据进行了验证，并比较图像及其性能参数，结果表明BATSVQ算法和BASVQ算法能够获得算法性能和实现复杂度之间的合理折衷。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（SAR）原始数据在载体上进行压缩的方法．原始数据先用分块自适应量化（BAQ）减小数据动态范围，但不减少量化位数．然后对数据进行小波包正交小波变换．根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用少的位数来表示，处理带宽以外的区域就不再进行编码．用BAQ编码法对块内频域中的数据进行编码．实验表明所提出的WT－BAQ算法优于FFT－BAQ和BAQ算法．     

一种改进的分块自适应压缩算法

针对高分辨合成孔径雷达(SAR)中高数据获取率与有限的存储设备容量及数据传输设备带宽之间的矛盾,在分析传统的分块自适应(BAQ)压缩算法的基础上,给出了一种新型的、改进的指数型BAQ压缩算法。通过用指数值替代幅度均值的方法来对采样数据进行压缩,同时采用了以四个分查找表和比特位移操作共同处理采样数据的新方法,成功地减小了查找表的大小,降低了对数传系统和存储设备的要求,提高了查找速度。     

通用栅格编码量化在图象压缩量化中的应用

提出了一种基于栅格编码TCQ的图象压缩编码量化方法。论述了TCQ量化方法的理论基础栅格编码调制TCM和维特比算法的基本原理。在研究普通TCQ量化方法和其中集合划分存在问题的基础上，探讨了另外一种划分方法的可行性，得到通用栅格编码量化方法UTCQ。根据对实际图象量化结果的比较，证明了UTCQ的有效性。     

Anti-saturation block adaptive quantization algorithm for SAR raw data compression over the whole set of saturation degrees

In order to improve the performance of block adaptive quantization (BAQ) when the output of the analog to digital converter (ADC) is saturated, this paper proposes an anti-saturation BAQ algorithm. First, the concept of the standard deviation of the output signal (SDOS) of the ADC is proposed. Also, unlike traditional normalization processing, SDOS is used and the mapping between SDOS and the average signal magnitude is deduced. Second, the saturation term is introduced to the Lloyd–Max quantizer and an optimal non-uniform scalar quantizer for saturated SAR raw data quantization is proposed. After this, the implementation scheme for the proposed algorithm using an FPGA is analyzed in detail. Third, the relationships among the saturation degree of the signal, the peak-topeak value of the ADC, standard deviation of the input and output signal of the ADC and the average signal magnitude are deduced. Based on these relationships, a power compensation decoder is designed for encoding. Numerical experiment results based on ERS-1 and the simulated data show that the performance of the proposed algorithm is better than that of BAQ.     

基于自适应网格编码QAM的渐进图像编码传输方案

为了在无线信道下鲁棒和高效地传输静态渐进图像,基于高效率编码调制系统提出了一种新型编码传输框架。使用支持多种编码传输模式的自适应网格编码正交振幅调制作为脆弱嵌入式压缩渐进码流的编码保护方案,在给定的功率和延迟约束条件下,基于启发式并行搜索算法对待传信源压缩分组的传输功率和编码调制模式进行联合优化,使得图像传输的端对端期望失真最小。经过对不同测试图像在不同功率和延迟约束条件下的仿真,该传输优化方案相对于以往基于不等重功率分配算法的传输优化方案取得了明显性能增益,在Gauss白噪声信道和准静态衰落信道中,接收端重建图像的峰值信噪比分别平均提高了1.33和2.70dB。     

机载SAR成像运补中陀螺仪量化误差影响研究

在机载SAR运动补偿中陀螺仪的脉冲计数量化噪声是IMU解算误差的影响因素之一,不合理的脉冲当量值会对后续运补造成一定的影响。论文通过建立陀螺仪的量化噪声模型,从理论上推导了量化噪声经惯性解算后的统计分布,并通过成像仿真分析了量化噪声对不同波段SAR成像分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比的影响。仿真结果表明量级为 角秒/脉冲的陀螺仪脉冲当量可以满足SAR成像指标要求,从而可以作为平均意义上SAR系统的最优选择。     

脉冲压缩定点处理的量化噪声分析

针对合成孔径雷达成像算法的定点化处理,提出了数字脉冲压缩定点化处理量化噪声的数学模型,采用线性时不变系统的性质计算脉冲压缩定点运算的量化误差. 给出了该模块的舍入量化噪声详细分析过程,并推导出系统输出噪信比与系统字长、FFT长度等参数之间的关系. 对获取的回波数据采用不同的系统字长进行成像,仿真结果很好地证明了所述理论的正确性. 这样可根据理论结果选择合适的位长,用定点处理代替浮点运算处理减少运算的复杂度及资源的占用.      

Turbo网格编码调制结合两典型映射在慢衰落信道下的性能分析

基于Turbo码和网格编码调制的特点，分析了TYCM(Turbo Trellis Coded Modulation)的具体编译码方法，比较了移动通信中TTCM在8PSK调制下结合两种典型映射方案UP(Ungerboeck Partitioning)、BP(Block Panitioning)在平坦Rayleigh衰娩信道下的性能差异，给出了计算机仿真结果．     

Synthetic aperture radar raw signals simulation of extended scenes

A synthetic aperture radar (SAR) raw signal simulation algorithm for extended scenes is presented. This algorithm is based on the SAR two-dimensional system transform function (STF). To cope with range-variant nature of SAR STF and increase the speed of this algorithm, new for mulas for range-variant phase corrections in range-Doppler(RD) domain are developed. In this way, many azimuth lines can be simulated with the same SAR STF. It only needs twodimensional fast Fourier transform code and complex multiplications. Comparing with time-domain simulation algorithm, it is very simple and thus efficient. Simulation results have shown that this algorithm is accurate and efficient.     

合成孔径雷达原始数据的分析方法

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统性能评价的需求,提出了对SAR原始数据进行分析的一些方法和指标。这些方法和指标包括原始信号的幅值大小对脉冲压缩的影响、各次误差对SAR信号频谱的影响、距离向频谱和方位向频谱的分析等。这些方法和指标既可以帮助检测和调试SAR系统,又可以为后面的成像等各项工作做好准备。这些方法已经应用到实践中,并取得良好的效果。